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코스 개요

워크플로우 자동화에서의 AI/ML 개요

  • AI 기반 자동화에 대한 전반적인 소개
  • 워크플로우용 AI/ML 모델 이해하기
  • Make의 API 및 자동화 기능에 대한 입문 내용

Make와 AI/ML API 간 연동 방법

  • OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face 등 다양한 AI/ML 서비스 활용법
  • 자동화 목적으로 AI 모델에 API 호출을 수행하는 방법
  • API 인증 및 보안 관리 방안

감성 분석 및 텍스트 처리 기법

  • 고객 피드백에서 유용한 정보 추출하는 방법
  • 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 활용법
  • 감성 분석 결과에 기반하여 자동으로 응답 내용을 생성하는 기술

예측 모델링 및 의사결정 자동화

  • 머신러닝 모델을 활용한 예측 분석 수행법
  • AI 예측 결과에 따라 의사결정 과정을 자동화하는 방법
  • 워크플로우 내에 예측 모델을 통합하는 절차

이미지 및 동영상 처리 자동화 기법

  • AI를 활용한 이미지 인식 및 분류 기술
  • 자동화 과정에서 객체 감지 기능을 적용하는 방법
  • 콘텐츠 검열 및 태깅 작업의 자동화 구현법

AI 기반 자동화 워크플로우 최적화 전략

  • 오류 처리 및 시스템 안정성 향상 방안
  • Make 내에서 AI 통합 환경을 확장하는 기법
  • AI 활용 자동화 워크플로우의 지속적인 모니터링 방법

AI 통합 기능의 테스트 및 디버깅 절차

  • Postman을 활용한 API 검증 기법
  • AI/ML 모델 응답 결과에 대한 디버깅 방법
  • 자동화 프로세스의 정확도와 일관성 확보 전략

요약 및 향후 학습 방향 제시

  • 본 강좌를 통해 얻게 된 주요 학습 내용 정리
  • 추가적인 역량 개발을 위한 참고 자료 안내
  • 질의응답 시간 및 강좌 마무리 발언

요건

  • Make를 활용한 워크플로우 자동화 경험
  • API와 웹훅에 대한 기본 이해
  • AI/ML 개념 및 모델에 관한 기초 지식

수강 대상

  • AI/ML 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • 기술 혁신가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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